算法符号o

㈠ 算法的O、Ω和 Θ记号的概念

希腊字母对希腊文明乃至西方文化影响深远。《新约》里，神说：“我是阿尔法，我是欧米伽，首先的，我是最后的，我是初，我是终。”（圣经启示录22:13）。在希腊字母表里，第一个字母是 “Α，α ”（Alpha），代表开始，最后一个字母是 “Ω， ω” 欧米伽（Omega），代表终了。这正是《新约》用希腊语写作的痕迹。

概念：
Θ θ，音名θῆτα，希腊语字母名称叫做/ˈθita/，美国英语叫做theta(国际音标/'θitə/)。
Ο ο，Omicron(国际音标/'ɑmɪ,krɑn/)字面上的意思是“小的 O”（ὄμικρόν），以便与ω“ὦμέγα，大 O”区别，与美国英语元音字母o相似。
Φ φ，希腊小写字母φ，左上角的弯是开口的；而用作符号时，通常会写作ф，变了一个缩小了的大写Φ的形状，美国英语叫做phi(国际音标/faɪ/)。
框架梁中的上部通长筋与支座负弯筋直径相同时，通长筋绑扎接头连接范围，在净跨中间的1/3位置内，搭接LlE（Ll）长度；
框架梁中的上部通长筋直径小于支座负弯筋时，通长筋绑扎接头连接范围，在净跨中间的1/3伸向支座负弯筋净跨的1/3断点内位置，搭接各LlE（Ll）长度，见；
框架梁中的架立筋与支座负弯筋连接，架立筋在净跨中间的1/3伸向支座负弯筋净跨的1/3断点内位置，各150mm长度；
框架梁中的下部纵向受力钢筋，中支座在支座范围外连接，要离中支座内侧≥1.5h0 避开箍筋加密区，搭接LlE（Ll）长度。
Ω ω，Omega字面上的意思是“大 O”（ὦμέγα），以便与字母 ο“ὄμικρόν，小 O”区别。美国英语叫做omega(国际音标/omiga/)，用作指事情的终结，对应指开始的alpha。

㈡ 大O表示法的简介

渐进分析法最常用的表示方法是用于描述函数渐近行为的数学符号，更确切地说，它是用另一个（通常更简单的）函数来描述一个函数数量级的渐近上界。大O符号是由德国数论学家保罗·巴赫曼（Paul Bachmann）在其1892年的着作《解析数论》（Analytische Zahlentheorie）首先引入的。
我们常用大O表示法表示时间复杂度，注意它是某一个算法的时间复杂度。大O表示只是说有上界，由定义如果f(n)=O(n)，那显然成立f(n)=O(n^2），它给你一个上界，但并不是上确界，但人们在表示的时候一般都习惯表示前者。此外，一个问题本身也有它的复杂度，如果某个算法的复杂度到达了这个问题复杂度的下界，那就称这样的算法是最佳算法。
通常我们需要一种方法来对不同的算法来进行比较，一般来说，解决同样的问题有多种算法，那么在不同的客观条件下如何对不同的算法进行取舍呢？

㈢ C语言中的算法里，时间复杂度可以记为O(N平方)。字母O 表示什么

计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。
代表“order of ...”（……阶）的大 O，最初是一个大写的希腊字母希腊字母'Ο'（Omicron），现今用的是大写拉丁字母‘O’。

㈣ 大O表示法

表示时间的大O符号，是用来描述算法效率的语言和度量单位。
大O表示法分析了算法的运行时间如何随列表的增长而增长，指出了算法最糟情况下的运行时间。

n为列表的长度，（n）作为大O表示法的操作数。

大O表示法通常不考虑常量，因为如果这两种算法的大O运行时间不同，这个常量将无关要紧。
大O表示法不考虑乘以、除以、加上或减去的数字。如O(n+26)、O(n-26)、O(n*26)、O(n/26)，它们都应该表示为O(n)。

如下图：

其中Ο(log2n )、Ο(n)、 Ο(nlog2n )、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο( 2n)和Ο(n!)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者（即多项式时间复杂度的算法）是有效算法，把这类问题称为P（Polynomial,多项式）类问题，而把后者（即指数时间复杂度的算法）称为NP（Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式）问题。

1、《算法图解》 https://www.manning.com/books/grokking-algorithms
2、《算法的基本概念》 https://www.zybuluo.com/defias/note/286416

㈤ 算法中描述复杂度的大O是什么意思

在“计算机算法复杂性分析”课程中，通常使用大 O 符号表述时间复杂度。常见的有：（1）、O(n²)：表示当 n 呈线性增长时，计算量按 n² 规律增大。该种算法是效率最低的一种。
（2）、再例如：要在一个大小为 n 的整数数组中，找到一个该数组里面的最大的一个整数，因此你需要把 n 个整数都扫描一遍，操作次数为 n，那么该时间复杂度就是O(n)。

㈥ 算法复杂度中的O(n)、O(nlgn)、O(n^2)等是什么意思

关于算法的复杂度计算，初学者一开始便容易进入完全定量的思考之中，这是难以到达的。算法复杂度在很多时候是对算法运行的时间一个大概的定性（或者说大数）描述，因为很多时候无法精确地描述一条代码究竟执行了多少时间。而任何一个算法运行的大多时间都集中在某一主体循环之中，像for,while之类，主体循环的次数往往跟某个或多个输入参数或环境变量有关。像O(n)、O(nlgn)、O(n^2)之类描述都是围绕主体循环次数和输入参数或者环境变量的关系展开的。
下面举一个例子，从给定的整型数组中查找与某一数相等的数的位置，显然对于没有排序的数组而言，需要从数组头部开始向后遍历比较，那么这个主体遍历循环就跟数组的长度有关，即算法复杂度为O(n)。

㈦ 算法符号o,Ω,0的含义和区别

Omega(大写Ω,小写ω ),又称为大O,是第二十四个希腊字母,亦是最后一个希腊字母。电阻的单位. Omega用作指事情的终结,对应指开始的Alpha,...

㈧ 算法分析中小o符号什么意思

另一种衡量复杂度的符号，与大O类似，算的方法不同而已

㈨ 数学分析中的O和算法中的O是一回事吗我

按定义来讲是一回事, 是统一的记号, 只不过算法分析里的O大多数时候仅用于n->oo时的无穷大量(当然, O(1)不是无穷大量, 只是有界量), 而数学分析里则还经常会用于无穷小量